fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportgradioasgrimportmdtex2htmltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).cuda()model=model.eval()"""OverrideChatbot.postprocess"""defpost
简介网上冲浪时发现的这两个国产模型，重点是对硬件的要求并不高，有2GB内存就可以跑，觉得有趣就弄来玩了下。https://github.com/Jittor/JittorLLMshttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6B简单介绍下用到的仓库ChatGLM-6BChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了
分类目录：《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章：基础知识快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（HumanInputLLM）缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型（ChatModels）基础知识使用少量示例和响应流式传输文本嵌入模型AlephAlpha、AmazonBedrock、AzureOpenAI、Cohere等
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers_modules.chatglm2-6b’解决方案，希望能对使用chatglm2的同学们有所帮助。需要说明的是，本解决方案简单易用，不需要调整任
如果你对这篇文章感兴趣，而且你想要了解更多关于AI领域的实战技巧，可以关注「技术狂潮AI」公众号。在这里，你可以看到最新最热的AIGC领域的干货文章和案例实战教程。一、前言自从去年GPT模型火爆以来，降低了很多个人和企业进入人工智能领域的门槛，对于大模型尤其是开源的大模型国内应该比较受关注和期待，毕竟高额的成本也能将不少人阻挡在门外，其次，大家都希望在产品中集成LLM的能力，结合业务来落地智能化应用，提升产品的竞争力，最直接的应用就是构建知识库。下面汇总了一下之前介绍的有关构建知识库相关的文章和视频，包含了开源和闭源多种不同的解决方案，从使用情况来看，因为都是开源产品，所以在架构和功能完整性上
作者|崔皓审校|重楼摘要随着LLM（大语言模型）的发展，最近流行起利用大语言模型对源代码进行分析的潮流。网络博主纷纷针对GitHubCo-Pilot、CodeInterpreter、Codium和Codeium上的代码进行分析。我们也来凑个热闹，利用OpenAI的GPT-3.5-Turbo和LangChain对LangChain的源代码进行分析。开篇众所周知，作为程序员经常会和源代码打交道，很多情况下，当程序员遇到新代码库，或者是遗留项目的代码库，都有些手足无措。特别是要在已有的代码库中进行修改，那更是举步维艰，生怕走错一步成千古恨。例如：不清楚类，方法之间的关系，不清楚函数之间的业务逻辑。不
有了大型语言模型的加持，开发者可以实现很多全新的功能，适应更广泛的应用场景。甚至LLM本身就具有编码能力，可以把自然语言指令直接转成代码，用户只需要提出想法、创意就能自动生成一个应用程序。而作为大型语言模型开发框架的两大巨头，LangChain和DemoGPT最近官宣开展深度合作，用户可以利用LangChain用自然语言来构建、生成一个应用程序，然后在DemoGPTMarketplace上进行展示、交换，与目标用户进行互动，获取社区反馈，并最终将应用程序进行变现。图片也就是说，基本不用写代码，只需要一个足够好的创意，就可以躺着挣钱了！DemoGPT：LangChain应用的新战场DemoGPT
译者|布加迪审校|重楼您可能在日常的网上互动中遇到过聊天机器人，但有没有考虑过底层为这些数字助手提供支持的技术？聊天机器人（尤其在客户支持领域）已经成为现代企业的一个主力工具，在提高效率的同时改进了客户服务。今天，我们将深入研究LangChain和DeepInfra如何使这种聊天机器人变得响应更迅即、更高效。聊天机器人的基本组成部分不妨先了解基础知识——聊天机器人的核心组件有哪些？在开发一个响应迅即又高效的聊天机器人时，三个要素必不可少：模型、提示模板（PromptTemplate）和记忆。模型代表了聊天机器人背后的AI大脑，它负责理解和响应用户输入。提示模板引导聊天机器人的响应，确保它们的回
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答为了方便方便我们测试，我们需要进行本地化部署，本教程将进行linux服务器端进行部署，进行三种形式的部署，webui界面，命令行方式
参考：GitHub-mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain:GPT4&LangChainChatbotforlargePDFdocs1.摘要：使用新的GPT-4api为多个大型PDF文件构建chatGPT聊天机器人。使用的技术栈包括LangChain,Pinecone,Typescript,Openai和Next.js。LangChain是一个框架，可以更容易地构建可扩展的AI/LLM大语言模型应用程序和聊天机器人。Pinecone是一个矢量存储，用于存储嵌入和文本格式的PDF，以便以后检索类似的文档。2.准备工作：OpenAIAPIKeyGPT-3.5或者GP
